Mô hình thủy văn là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan

Định nghĩa mô hình thủy văn

Mô hình thủy văn (hydrological model) là biểu diễn toán học và số học của quá trình vòng tuần hoàn nước trong một lưu vực, bao gồm mưa, thấm vào đất, dòng chảy bề mặt, dòng chảy ngầm và bay hơi. Mô hình giúp mô phỏng biến đổi lưu lượng, độ ẩm đất, và cân bằng năng lượng-mass trong hệ thống thủy văn.

Mục tiêu chính của mô hình thủy văn là dự báo lưu lượng tại các điểm hạ lưu, phân tích cân bằng nước, đánh giá rủi ro lũ lụt, và khảo sát tác động của biến đổi khí hậu hoặc thay đổi sử dụng đất. Kết quả mô phỏng được sử dụng trong quản lý tài nguyên nước, thiết kế công trình thủy lợi, và hoạch định chính sách.

Các quá trình cơ bản trong mô hình bao gồm:

• Thu nhận mưa: dữ liệu lượng mưa tại lưới hoặc trạm quan trắc.
• Thấm và lưu trữ đất: lượng nước thấm sâu vào tầng đất, lưu giữ trong vùng thất thoát.
• Dòng chảy bề mặt: chảy tràn trên mặt đất khi lượng mưa vượt quá khả năng hấp thụ.
• Dòng chảy ngầm: dòng nước di chuyển trong tầng chứa nước dưới bề mặt.
• Bay hơi và thoát hơi nước thực vật: mất mát nước qua bề mặt và cây trồng.

Phân loại mô hình thủy văn

Mô hình thủy văn thường được chia theo cấu trúc toán học và mức độ chi tiết quá trình mô phỏng:

• Physically-based models: dựa trên các phương trình bảo toàn vật chất và năng lượng (ví dụ SWAT, MIKE SHE), mô tả chi tiết từng quá trình thủy văn ở cấp độ chi tiết cao.
• Conceptual models: sử dụng các ngăn chứa (reservoirs) ảo để mô phỏng lưu lượng bề mặt và ngầm (ví dụ HBV, GR4J), cân bằng giữa độ phức tạp và tính khả thi.
• Data-driven models: xây dựng mô hình hồi quy hoặc mạng nơ-ron nhân tạo, tận dụng dữ liệu lớn để dự báo mà không cần mô tả vật lý chi tiết.

Các mô hình có thể hoạt động ở đa quy mô không gian:

Loại mô hình	Cấp độ	Ưu điểm	Hạn chế
Physically-based	Chi tiết, lưu vực nhỏ–vừa	Chính xác, có cơ sở vật lý	Yêu cầu nhiều dữ liệu, tính toán phức tạp
Conceptual	Lưu vực vừa–lớn	Dễ hiệu chỉnh, nhanh	Giản lược một số quá trình
Data-driven	Đa quy mô	Hiệu quả khi có nhiều dữ liệu	Thiếu cơ sở vật lý, khó giải thích

Các thành phần chính của mô hình

Cấu trúc cơ bản một mô hình thủy văn bao gồm ba nhóm thành phần:

• Input: dữ liệu quan trắc và dữ liệu không gian như mưa, nhiệt độ, độ ẩm đất, địa hình (DEM), sử dụng đất và loại đất.
• Process: mô phỏng các bước chuyển đổi đầu vào thành lưu lượng, bao gồm tính toán thấm, bốc hơi, dòng chảy bề mặt và dòng chảy ngầm. Các tham số như hệ số truyền thấm, hệ số bốc hơi tiềm năng, và cường độ dòng chảy là đầu vào quan trọng.
• Output: kết quả mô phỏng bao gồm lưu lượng dòng chảy tại các cống hoặc sông, đỉnh lưu lượng, thời gian xuất hiện đỉnh, và biến động độ ẩm đất.

Ví dụ luồng dữ liệu trong mô hình:

1. Dữ liệu mưa → phân phối theo lưới hoặc tiểu lưu vực.
2. Thấm và bốc hơi tính trên từng ô lưới hoặc ngăn chứa.
3. Dòng chảy bề mặt tính toán theo phương pháp SCS Curve Number hoặc kinematic wave.
4. Dòng chảy ngầm cập nhật dựa trên phương trình Darcy.
5. Tổng hợp và xuất ra lưu lượng ở cửa lưu vực.

Quy trình xây dựng mô hình

Quy trình chung gồm các bước sau:

1. Thu thập dữ liệu: thu thập số liệu mưa, dòng chảy, nhiệt độ và dữ liệu địa lý (DEM, bản đồ sử dụng đất, loại đất).
2. Tiền xử lý: kiểm tra tính liên tục và độ tin cậy của dữ liệu, hiệu chỉnh sai số quan trắc, nội suy không gian cho lưới hoặc vùng phân chia.
3. Lựa chọn mô hình: chọn loại mô hình phù hợp với mục tiêu nghiên cứu và điều kiện dữ liệu (physical, conceptual, hay data-driven).
4. Thiết lập tham số ban đầu: gán giá trị sơ bộ cho các tham số quan trọng như hệ số thấm, hệ số bốc hơi, độ trễ dòng chảy.
5. Hiệu chỉnh (calibration): tối ưu tham số dựa trên dữ liệu quan trắc sử dụng chỉ số Nash–Sutcliffe Efficiency (NSE), RMSE, hoặc KGE.
6. Kiểm định (validation): đánh giá khả năng dự báo của mô hình trên tập dữ liệu độc lập, đảm bảo mô hình không overfitting.
7. Ứng dụng và nâng cấp: triển khai mô hình cho dự báo, phân tích kịch bản biến đổi khí hậu; cập nhật mô hình khi có thêm dữ liệu hoặc cải tiến phương pháp.

Bước hiệu chỉnh và kiểm định đảm bảo mô hình có tính ổn định và khả năng ứng dụng thực tiễn, đồng thời chỉ ra những giới hạn về dữ liệu hoặc phương pháp cần cải thiện sau này.

Nền tảng toán học và công thức cơ bản

Mô hình thủy văn dựa trên các nguyên lý vật lý cơ bản và các phương trình bảo toàn khối lượng, động lượng và năng lượng. Phương trình cân bằng nước tổng quát được biểu diễn như sau:

$P = Q + ET + \Delta S$

Trong đó, P là lượng mưa (mm), Q là dòng chảy (mm), ET là bốc hơi thực và thoát hơi nước thực vật (mm), ΔS là thay đổi lưu trữ nước trong đất (mm). Mô hình chi tiết hơn có thể tách Q thành dòng chảy bề mặt và dòng chảy ngầm, mỗi thành phần được mô tả bởi các phương trình phụ riêng.

Các phương trình dòng chảy bề mặt thường sử dụng dạng Sóng Kinematic (Kinematic Wave):

$\frac{\partial h}{\partial t} + c \frac{\partial h}{\partial x} = i - f$

với h là độ sâu nước chảy, c vận tốc sóng, i cường độ mưa, f lưu lượng thấm. Dòng chảy ngầm được mô tả bởi phương trình Darcy:

$Q_g = -K A \frac{\Delta H}{L}$

với K là hệ số thấm, A diện tích mặt cắt ngang, ΔH chênh lệch áp suất nước, L chiều dài đường đi.

Hiệu chỉnh và kiểm định mô hình

Hiệu chỉnh (calibration) là quá trình tối ưu các tham số mô hình để đầu ra mô phỏng khớp nhất với dữ liệu quan trắc. Thông thường sử dụng các chỉ số sau:

• Nash–Sutcliffe Efficiency (NSE): đánh giá độ phù hợp giữa quan trắc và mô phỏng.
• Root Mean Square Error (RMSE): đo sai số trung bình căn bậc hai.
• Percent Bias (PBIAS): xác định xu hướng đánh giá quá cao hoặc quá thấp.

Quy trình hiệu chỉnh thường gồm tối ưu tham số tự động (ví dụ thuật toán SCE-UA) hoặc thủ công qua lặp thử nhiều kịch bản. Sau hiệu chỉnh, mô hình được kiểm định (validation) trên tập dữ liệu độc lập để đánh giá khả năng dự báo thực tế.

Chỉ số	Phạm vi tốt	Ý nghĩa
NSE	0.65 – 1.00	Chất lượng mô phỏng tốt
RMSE	Thấp	Sai số nhỏ
PBIAS	|PBIAS| < 25%	Độ thiên lệch chấp nhận được

Tham khảo: Science of The Total Environment – Calibration of Hydrological Models

Ứng dụng thực tiễn

Mô hình thủy văn được ứng dụng rộng rãi trong quản lý lũ lụt, cân bằng nước hồ chứa, quy hoạch cấp thoát nước đô thị, và đánh giá tác động của biến đổi khí hậu. Ví dụ:

• Dự báo lũ lụt: mô phỏng kịch bản mưa lớn giúp xác định vùng ngập và cấp độ cảnh báo.
• Quản lý hồ chứa: tối ưu quy trình xả tràn để vừa chống lũ vừa đảm bảo tích nước phục vụ mùa khô.
• Quy hoạch nông nghiệp: tính toán nhu cầu nước tưới và quản lý hạn hán.

Các cơ quan như USGS và FAO thường sử dụng mô hình SWAT để đánh giá dòng chảy và vận chuyển trầm tích trên quy mô lưu vực .

Hạn chế và bất định

Chất lượng kết quả mô hình phụ thuộc vào độ chính xác và độ phủ của dữ liệu đầu vào. Thiếu quan trắc mưa, dòng chảy hoặc dữ liệu địa hình chi tiết có thể dẫn đến sai số lớn. Không gian hóa dữ liệu không phù hợp cũng làm giảm độ tin cậy của mô phỏng.

Việc đơn giản hóa quá trình vật lý (ví dụ gộp các cơ chế phức tạp vào các tham số khái niệm) có thể làm mất các biến động nhỏ quan trọng. Bất định về tham số, cấu trúc mô hình và sai số quan trắc là ba nguồn chính ảnh hưởng đến độ tin cậy của dự báo.

Tham khảo: Hydrological Sciences Journal – Uncertainty in Hydrological Modelling

Xu hướng phát triển

Sự bùng nổ dữ liệu lớn (big data) và kỹ thuật học máy (machine learning) đã mở ra hướng kết hợp vật lý – dữ liệu để cải thiện hiệu suất mô hình. Các mô hình hybrid tích hợp mạng nơ-ron với phương trình vật lý đang được nghiên cứu để tận dụng ưu điểm của cả hai phương pháp.

Mô hình đa quy mô không gian và thời gian, cùng các nền tảng tính toán đám mây, cho phép chạy mô phỏng real-time và đánh giá kịch bản nhanh chóng. Các công cụ GIS và web-GIS cũng giúp trực quan hóa kết quả và hỗ trợ ra quyết định.

Tham khảo: Water (MDPI) – Advances in Hydrological Modelling

Tài liệu tham khảo

• USGS – Hydrologic Modeling
• FAO – Hydrological Models
• Science of The Total Environment – Calibration of Hydrological Models
• Hydrological Sciences Journal – Uncertainty in Hydrological Modelling
• Water (MDPI) – Advances in Hydrological Modelling